外文翻譯--通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和改進(jìn)的bp算法研究預(yù)測(cè)電滲析過程中分離百分比

1、用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和改進(jìn)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究預(yù)測(cè)電滲析過程的分離百分比摘要在電滲析過程中，分離百分比(SP)與一些影響因素(進(jìn)料濃度(C)、稀室的流通率(Q)、反應(yīng)溫度(T)和應(yīng)用電壓(V))有非線性關(guān)系，并且這些關(guān)系很難用一個(gè)簡(jiǎn)單的公式來(lái)表示。四個(gè)影響因素對(duì) SP 產(chǎn)生了顯著影響。在這篇論文中，對(duì)四個(gè)因素進(jìn)行了電滲析實(shí)驗(yàn)研究。反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和改進(jìn) BP 算法被用于 SP 的預(yù)測(cè)，并且他們的預(yù)測(cè)能力可以反映出他們

2、在非線性關(guān)系的復(fù)雜數(shù)據(jù)上的適應(yīng)能力。使用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、神經(jīng)元傳遞函數(shù)和學(xué)習(xí)率，可以獲得最佳訓(xùn)練參數(shù)。比較 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和改進(jìn)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，由于改進(jìn) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法適當(dāng)?shù)馗淖兞苏_學(xué)習(xí)率和權(quán)值的比率，所以它比 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法更好。在高溫和高電壓的情況下，改進(jìn) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將有更好的預(yù)測(cè)性能，這是因?yàn)楦倪M(jìn) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有大數(shù)值的泛化能力。關(guān)鍵字：BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;改進(jìn) BP 算法;電滲析法分離百分

3、比;改進(jìn) BP 算法;自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法2差 [20-21]。BP 算法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤最小化。這些錯(cuò)誤被描述為期望的產(chǎn)出與實(shí)際之間的差異 [22]。當(dāng)訓(xùn)練精度滿足時(shí)即訓(xùn)練完成（圖 1）。BPNs 操作具有更好的推廣和容錯(cuò)功能，然而，它也有一些不足之處：(1)慢收斂性可能導(dǎo)致較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。(2)在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)可能局部極值點(diǎn)。所以在這項(xiàng)研究中，改進(jìn)的 BP 算法被用來(lái)改進(jìn)電滲析過程中分離百分比的預(yù)測(cè)能力。在這篇論文中，自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法和靈活

4、的 BP 算法是改進(jìn)的 BP 算法在電滲析過程中的應(yīng)用。2.材料和方法2.1.實(shí)驗(yàn)儀器和材料電滲析過程中，在表 1 中顯示了實(shí)驗(yàn)儀器和材料。此外，其他實(shí)驗(yàn)材料：量筒、燒杯、去離子水等。這些實(shí)驗(yàn)的目的是研究進(jìn)料濃度、溫度、電壓和流通率對(duì)電滲析電池性能的影響。2.2. 電滲析池和電滲析膜有機(jī)玻璃(PMMA)做成的板和框架的電滲析池被用來(lái)進(jìn)行電滲析實(shí)驗(yàn)（圖2）。電滲析池由三部分組成，一對(duì) CEM（陽(yáng)離子交換膜）和 AEM（陰離子交換膜）和一對(duì)